JP6382790B2 - 複数の製造装置を含む製造データ処理システム - Google Patents
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Description
本発明は、複数の製造装置を含む製造データ処理システムに関し、特に複数の製造装置に関係する製造データを処理する製造データ処理システムに関する。
工作機械等の加工機あるいはロボット等の製造装置は単独で使用されていた。これに対して、複数の製造装置を通信路を介して生産計画を作成する上位コンピュータに接続し、上位コンピュータが各製造装置で製造する製品および製品数等を指示し、各製造装置は指示された製品を指示された個数生産することにより、生産資源を効率よく利用して所望の製品を所望の納期で生産する生産システムが提案されている。このような生産システムには、工作機械等の加工機あるいはロボットだけでなく、ＰＬＣ、搬送機、計測器、試験装置、プレス機、圧入器、印刷機、ダイカストマシン、射出成型機、食品機械、包装機、溶接機、洗浄機、塗装機、組立装置、実装機、木工機械、シーリング装置、切断機等の製造機械、制御装置およびセンサー等が組み込まれる。このような生産システムに組み込まれる装置をＦＡデバイスと称し、以下ＦＡデバイスとして工作機械、ロボットおよびセンサーを使用する場合を説明するが、本発明はこれに限られるものではない。
上記のような生産システムでは、複数のＦＡデバイスに関係する大量の製造データを収集し、処理し、記憶し、さらに処理結果を対応するＦＡデバイスにフィードバックすることが求められる。そのため、生産システムは、製造データを処理するデータ処理装置、製造データの記憶装置、および各ＦＡデバイスとデータ処理装置の間で製造データを通信するための通信路を有する。製造データは、データベースの形で記憶されるので、以下の説明では記憶装置をデータベースと称する場合がある。
近年、さらに工作機械、ロボットおよび各種センサーが生成する様々なリアルタイムデータを使用した機械学習を行うことが考えられている。例えば、工作機械やロボットの軸の動きや、電流値を使った故障診断機能を機械学習にて実現するといったことである。これにより、オペレータやプログラマの負担を軽減すると共に、熟練のオペレータやプログラマにより実現される品質、効率等を容易に実現することができるようになる。
機械学習を実現するには、データを蓄積するためのデータベースと、データを分析する学習器が必要になる。これまでは、データベースや学習器を実現するためのＣＰＵ、メモリ、外部記憶装置等のハードウェア資源を、工作機械、ロボット、あるいは各種センサー等の各ＦＡデバイスに用意し、各ＦＡデバイスにおける学習を行うことが想定されていた。しかし、各ＦＡデバイスにハードウェア資源を設けるとハードウェアコストが高くなる。そこで、データベースや学習器を備えた学習用サーバを用意し、複数のＦＡデバイスとの間をネットワークで接続し、学習時にはＦＡデバイスからネットワークを介して学習用のデータを学習用サーバに送信する。学習用サーバでは、学習データを大規模なデータベースに蓄積し、学習器にて学習を行う。学習結果は、学習用サーバからネットワークを介してＦＡデバイスに送信される。学習用サーバを有するこのようなシステムは、上記の生産システムに類似の構成を有しており、例えば学習器がデータ処理装置に対応するといえる。
さらに、上記の生産システムにおける多数のＦＡデバイスに関係する製造データは、ビッグデータと呼ばれるものであり、ビッグデータを大規模なデータベースに蓄積し、ネットワークで接続されたサーバでデータの処理を行うクラウドシステムに類似の構成を有するといえる。
特許文献１は、通信路に接続される通信装置および切替制御方法を記載しており、通信装置間に複数の伝送路を設けることで、ある伝送路に障害が発生した場合、他の障害が発生していない伝送路にデータの出力先を切り替えることで、データの送受信を維持する技術を記載している。
工作機械、ロボット、あるいは各種センサー等のＦＡデバイスが生成するリアルタイムデータは膨大であり、工作機械、ロボット、各種センサーが動作し続ける限り、データも生成し続けられる。工作機械、ロボット、各種センサーが数百台、数千台、数万台のリアルタイムデータを処理するためには、超高速ネットワークと、大容量のデータベースと、超高性能なプロセッサが必要となり、そのようなシステムは非常に高価となるという課題があった。
さらに、工作機械、ロボット、各種センサー等のＦＡデバイスは毎日動作するとは限らない。工作機械やロボットの一部は保守のために停止する必要があったりする。また個々の工作機械、ロボット、各種センサーが生成するデータ量も変動する可能性があるが、ネットワーク、データベース、プロセッサは最大の通信データ量が処理できるものを用意する必要があり、非常にコスト効率が悪いという課題があった。
本発明の目的は、工作機械、ロボット、各種センサー等のＦＡデバイスに関係する製造データを収集し、処理する製造データ処理システムを提供することである。
特に、本発明の目的は、製造データとして、工作機械、ロボット、各種センサー等のＦＡデバイスの生成するリアルタイムデータを利用して機械学習を行う製造データ処理システムを提供することである。
本発明の製造データ処理システムは、複数の製造装置と、複数の製造装置に関係する製造データを処理する複数のデータ処理装置と、複数の製造装置と複数のデータ処理装置の間で製造データを通信する複数の通信路と、管理装置と、を有する製造データ処理システムであって、管理装置は、複数の製造装置のそれぞれに関係する製造データを処理するデータ処理装置と、関係する製造データを複数の製造装置のそれぞれとデータ処理装置の間で通信する通信路との組み合わせを、通信路の通信速度および複数のデータ処理装置のそれぞれのデータ処理能力に基づいて決定する、ことを特徴とする。
複数のデータ処理装置の少なくとも一部は学習器を有してもよい。
複数の通信路の接続を切り替えるネットワーク管理装置をさらに有してもよい。
本発明によれば、低コストの分散処理型製造データ処理システムが提供される。
実施形態を説明する前に、ＦＡデバイスおよび学習器を有するＦＡデバイスについて説明し、さらに想定されるクラウド型製造データ処理システムに学習器を設けた場合について説明する。
図１は、ＦＡデバイスの構成例を示す図である。
ＦＡデバイス１０は、制御対象物（または検出対象物）１１と、制御装置１２と、を有する。制御装置１２は、制御部１３と、通信路に接続される通信部１５と、を有する。制御部１３は、コンピュータにおいてソフトウェアまたはファームウェアにより実現され、通信部１５は通信用デバイスおよび通信用ソフトウェアにより実現される。制御部１３は、制御対象物１１の制御を行うと共に、通信部１５および通信路を介して上位のコンピュータや他のＦＡデバイスの制御装置と通信を行う。
ＦＡデバイス１０は、制御対象物（または検出対象物）１１と、制御装置１２と、を有する。制御装置１２は、制御部１３と、通信路に接続される通信部１５と、を有する。制御部１３は、コンピュータにおいてソフトウェアまたはファームウェアにより実現され、通信部１５は通信用デバイスおよび通信用ソフトウェアにより実現される。制御部１３は、制御対象物１１の制御を行うと共に、通信部１５および通信路を介して上位のコンピュータや他のＦＡデバイスの制御装置と通信を行う。
前述のように、ＦＡデバイスは、工作機械等の加工機、ロボット、ＰＬＣ、搬送機、計測器、試験装置、プレス機、圧入機、印刷機、ダイカストマシン、射出成型機、食品機械、包装機、溶接機、洗浄機、塗装機、組立装置、実装機、木工機械、シーリング装置、切断機等の製造機械、制御装置およびセンサー等であり、制御対象物（または検出対象物）１１はこれらのＦＡデバイスの本体部分である。
図２は、ＦＡデバイスに学習機能を持たせる場合の構成を示す図であり、（Ａ）が制御部内に学習器を設けた場合の構成を、（Ｂ）が学習器用のコンピュータ付加した場合の構成を示す。
図２の（Ａ）の構成では、制御装置１２は、図１の構成に加えて、学習用データベースを形成するためのメモリ１４を有し、制御部１３は、内部に学習器１６を有する。学習器１６は、制御部１３を形成するコンピュータのソフトウェアにより実現される。制御部１３を形成するコンピュータの処理能力が学習を行うのに十分であれば、図２の（Ａ）の構成でもよいが、一般に制御部１３を形成するコンピュータの処理能力は学習器１６を実現するには不十分であり、図２の（Ａ）の構成では、十分な学習機能を有する学習器を実現するのは難しい場合がある。
そこで、図２の（Ｂ）に示すように、学習器１７を実現するコンピュータを制御装置１２に搭載することが考えられる。しかし、十分な学習機能を実現するためのデータベース１４のメモリ容量および学習器１７のコンピュータ処理能力を実現するハードウェア資源は大きく、ハードウェアコストが大きくなるという問題がある。
図３は、複数のＦＡデバイスで共通に使用する学習用サーバを設けた製造データ処理システムの従来例の構成を示す図である。
図３の製造データ処理システムは、複数のＦＡデバイス１０Ａ〜１０−Ｎと、データベース２１および学習器２２を含む学習用サーバ２０と、複数のＦＡデバイス１０Ａ〜１０−Ｎと学習用サーバ２０の間の通信ネットワーク３０と、を有する。通信ネットワーク３０は、例えばトークンリングのようなリング型ネットワークである。
図３の製造データ処理システムは、複数のＦＡデバイス１０Ａ〜１０−Ｎと、データベース２１および学習器２２を含む学習用サーバ２０と、複数のＦＡデバイス１０Ａ〜１０−Ｎと学習用サーバ２０の間の通信ネットワーク３０と、を有する。通信ネットワーク３０は、例えばトークンリングのようなリング型ネットワークである。
学習時には複数のＦＡデバイス１０Ａ〜１０−Ｎからネットワーク３０を介してデータを学習用サーバ２０に送信する。学習用サーバ２０では、学習データを大規模なデータベース２１に蓄積し、学習器２２にて学習を行う。学習結果は、学習用サーバ２０からネットワーク３０を介して対応するＦＡデバイスに送信される。
なお、図３の構成は、学習用サーバを設ける場合に限定されず、複数のＦＡデバイスの製造データを収集して解析し、管理する管理用サーバを、設ける場合にも適用され、その場合には学習用サーバ２０の代わりに管理用サーバを設ける。
工作機械、ロボット、あるいは各種センサー等のＦＡデバイスが生成するリアルタイムデータは膨大であり、工作機械、ロボット、各種センサーが動作し続ける限り、データも生成し続けられる。工作機械、ロボット、各種センサーが数百台、数千台、数万台の規模になると、生成されるデータ量は膨大になり、リアルタイムデータを処理するためには、超高速ネットワークと、大容量のデータベースと、超高性能なプロセッサが必要となり、そのようなシステムは非常に高価となる。ネットワークの通信容量、データベースの容量またはプロセッサの処理能力が不足すれば、所望の処理（学習）が所望のタイミングで行えないことになる。
さらに、図３の構成は、個々の工作機械、ロボット、各種センサーが生成するデータ量も変動する可能性があるが、ネットワーク、データベース、プロセッサは最大の通信データ量が処理できるものを用意する必要があり、非常にコスト効率が悪いという課題があった。以下に説明する実施形態では、製造データとして、工作機械、ロボット、各種センサー等のＦＡデバイスの生成するリアルタイムデータを処理（学習）する製造データ処理システムが低コストで提供される。
図４は、本発明の第１実施形態の製造データ処理システムの構成を示す図である。
第１実施形態の製造データ処理システムは、ＦＡデバイス群４０と、第１の通信路７１と、複数のネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃと、第２の通信路７２と、サーバ群１００と、を有する。
第１実施形態の製造データ処理システムは、ＦＡデバイス群４０と、第１の通信路７１と、複数のネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃと、第２の通信路７２と、サーバ群１００と、を有する。
図示の例では、ＦＡデバイス群４０は、ロボット４１Ａと、工作機械４１Ｂと、ロボット４１Ｃと、工作機械４１Ｄと、センサー４１Ｅと、を有する。ロボット４１Ａ、工作機械４１Ｂ、ロボット４１Ｃ、工作機械４１Ｄおよびセンサー４１Ｅは、図１に示すような構成を有し、制御対象物１１が対応する本体部であり、制御部１３が本体部の制御を行う。例えば、ロボット４１Ａであれば、制御対象物１１はロボットの本体部であり、制御部１３はロボットの本体部を制御するロボットコントローラである。なお、ＦＡデバイス群４０は、工作機械、ロボット、またはセンサーに限られず、前述の製造機械、制御装置およびセンサー等のいずれでも良い。
サーバ群１００は、学習用サーバ５０Ａ、５０Ｂおよび５０Ｃと、管理用サーバ５３と、を有する。学習用サーバ５０Ａ、５０Ｂおよび５０Ｃは、それぞれデータベース５１Ａ−５１Ｃと、学習器５２Ａ−５２Ｃと、を有する。データベース５１Ａ−５１Ｃおよび学習器５２Ａ−５２Ｃは、図２の（Ｂ）のメモリ（データベース）１４および学習器（コンピュータ）１７に相当する構成を有する。管理用サーバ５３は、全体の管理を行う。
なお、学習用サーバ５０Ａ、５０Ｂおよび５０Ｃは、ＦＡデバイス群４０に含まれるロボット４１Ａ、工作機械４１Ｂ、ロボット４１Ｃ、工作機械４１Ｄおよびセンサー４１Ｅの制御部における学習を実行するが、各ＦＡデバイスへの仕事の割り振り等の製造データ処理システム全体における学習を行う場合もある。
また、図示していないが、ＦＡデバイスにおける学習を行う場合には、ＦＡデバイス群４０に含まれるロボット４１Ａ、工作機械４１Ｂ、ロボット４１Ｃ、工作機械４１Ｄおよびセンサー４１Ｅは、学習結果を実行するニューラル通信路等の学習結果実行部を有する場合もある。
また、学習器５２Ａ−５２Ｃは、「教師有り学習」、「教師無し学習」、「半教師有り学習」、「強化学習」、「トランスダクション」、「マルチタスク学習」等のいずれのアルゴリズムを利用する学習器であっても、「決定木学習」、「相関ルール学習」、「ニューラルネットワーク」、「遺伝的プログラミング」、「帰納論理プログラミング」、「サポートベクターマシン」、「クラスタリング」、「ベイジアンネットワーク」、「強化学習」、「表現学習」等のいずれの技法を使用する学習器であってもよく、特に制限されない。
いずれにしても、第１実施形態では、複数の学習用サーバが設けられるため、図３に示す１個の学習用サーバを設ける場合に比べて、各学習用サーバに含まれるデータベース５１Ａ−５１Ｃを形成する記憶装置の記憶容量および学習器５２Ａ−５２Ｃを形成するプロセッサの処理能力を相対的に小さくできる。
ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃは、第１の通信路７１を介してＦＡデバイス群４０に含まれるロボット４１Ａ、工作機械４１Ｂ、ロボット４１Ｃ、工作機械４１Ｄおよびセンサー４１Ｅのそれぞれと通信可能に接続されており、第２の通信路７２を介してサーバ群１００に含まれる学習用サーバ５０Ａ、５０Ｂおよび５０Ｃおよび管理用サーバ５３のそれぞれと通信可能に接続されており、第１の通信路７１および第２の通信路７２の接続を制御する。なお、ここでは複数のネットワーク管理装置はすべてのＦＡデバイスおよびすべての学習用サーバに接続されるように示しているが、接続されないＦＡデバイスおよび学習用サーバがあってもよい。また、ここでは複数のＦＡデバイスおよび複数の学習用サーバはすべてのネットワーク管理装置に接続されるように示しているが、接続されないネットワーク管理装置があってもよい。さらに、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃを１個にまとめたネットワーク管理装置としてもよい。
第１の通信路７１および第２の通信路７２は、自由に有効にしたり、無効にしたりすることが可能な比較的低速度のネットワークである。
図５の（Ａ）は、ＦＡデバイス４１Ａ−４１Ｅ、学習用サーバ５０Ａ−５０Ｃまたは管理用サーバ５３に設けられる通信部の構成を、図５の（Ｂ）は、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃのそれぞれに設けられる通信部の構成を、示す。
図５の（Ａ）に示すように、ＦＡデバイス４１Ａ−４１Ｅ、学習用サーバ５０Ａ−５０Ｃまたは管理用サーバ５３の通信部は、接続される第１の通信路７１または第２の通信路７２の本数分の通信ポート８３Ａ、８３Ｂ、…８３Ｍと、通信制御部８１と、を有する。通信制御部８１は、通信データを一時的に蓄積するバッファメモリ８２を有し、制御部からの送信データを通信ポート８３Ａ、８３Ｂ、…８３Ｍの何れかに出力し、通信ポート８３Ａ、８３Ｂ、…８３Ｍからの受信データを制御部に出力する。
図５の（Ｂ）に示すように、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃのそれぞれは、接続される第１の通信路７１の本数分の通信ポート８６Ａ、８６Ｂ、…８６Ｌと、第２の通信路７２の本数分の通信ポート８７Ａ、８７Ｂ、…８８Ｐと、通信路切替部８５と、を有する。通信路切替部８５は、通信ポート８６Ａ、８６Ｂ、…８６Ｌと通信ポート８７Ａ、８７Ｂ、…８８Ｐの接続を切り替える。なお、通信路切替部８５は、通信ポート８６Ａ、８６Ｂ、…８６Ｌのいずれかを通信ポート８６Ａ、８６Ｂ、…８６Ｌの他のいずれかに接続するように切り替え、通信ポート８７Ａ、８７Ｂ、…８８Ｐのいずれかを通信ポート８７Ａ、８７Ｂ、…８８Ｐの他のいずれかに接続するように切り替えるようにしてもよい。これにより、ＦＡデバイス同士の通信が可能になり、または学習用サーバ同士および学習用サーバと管理用サーバとの通信が可能になる。
第１実施形態の製造データ処理システムでは、管理用サーバ５３からの問い合わせに応じて、ＦＡデバイス４１Ａ−４１Ｅのそれぞれは、学習用データの生成速度（データ容量/秒）を管理用サーバ５３に通知する。管理用サーバ５３からの問い合わせに応じて、各学習用サーバ５２Ａ−５２Ｃのそれぞれは、学習用データの処理速度（データ容量/秒）を管理用サーバ５３に通知する。管理用サーバ５３からの問い合わせに応じて、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃは、各通信路の学習用データの通信可能速度（データ容量/秒）を管理用サーバ５３に通知する。これら通知を元に、管理用サーバ５３は、各ＦＡデバイスに対して、学習用データを、どの学習用サーバに送信するかを通知する。管理用サーバ５３は、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃに対して、有効にする通信路と無効にする通信路を通知し、有効な通信路を使ってどのＦＡデバイスとどの学習用サーバを接続するかを通知する。管理用サーバ５３は、学習用サーバに、ＦＡデバイスから送られた学習用データが処理能力を超えた場合に、どの学習用サーバに学習用データを転送するかを通知する。このように管理用サーバ５３は、ＦＡデバイス、通信路（ネットワーク管理装置）、１個または複数の学習用サーバの組み合わせを決定する。各ＦＡデバイスの学習用データの生成速度、各通信路の通信可能速度、学習用サーバの学習用データの処理速度が動的に変化する場合は、適宜管理用サーバ５３に通知して、ＦＡデバイス、通信路（ネットワーク管理装置）、１個または複数の学習用サーバの組み合わせを動的に変更してもよい。
図６は、第１実施形態の製造データ処理システムにおけるＦＡデバイス群と学習用サーバ群の接続例を示す。
図６の例では、ＦＡデバイス４４Ａは、第１の通信路７１Ａ、ネットワーク管理装置７４Ａおよび第２の通信路７２Ａを介して、データベース５５Ａおよび学習器５６Ａを有する学習用サーバ５４Ａに接続される。また、ＦＡデバイス４４Ｄは、第１の通信路７１Ｄ、ネットワーク管理装置７４Ｃおよび第２の通信路７２Ｄを介して、データベース５５Ｃおよび学習器５６Ｃを有する学習用サーバ５４Ｃに接続される。
図６の例では、ＦＡデバイス４４Ａは、第１の通信路７１Ａ、ネットワーク管理装置７４Ａおよび第２の通信路７２Ａを介して、データベース５５Ａおよび学習器５６Ａを有する学習用サーバ５４Ａに接続される。また、ＦＡデバイス４４Ｄは、第１の通信路７１Ｄ、ネットワーク管理装置７４Ｃおよび第２の通信路７２Ｄを介して、データベース５５Ｃおよび学習器５６Ｃを有する学習用サーバ５４Ｃに接続される。
これに対して、ＦＡデバイス４４Ｂおよび４４Ｃは、第１の通信路７１Ｂおよび７１Ｃを介してネットワーク管理装置７４Ｂに接続され、さらにネットワーク管理装置７４Ｂは、第２の通信路７２Ｂを介して、データベース５５Ｂおよび学習器５６Ｂを有する学習用サーバ５４Ｂに接続される。
図６の例は、ＦＡデバイス４４Ａおよび４４Ｄにおいて生成される学習データが、学習用サーバ５４Ａおよび５４Ｃでそれぞれ処理するのに適しており、学習用サーバ５４Ｂの処理能力がＦＡデバイス４４Ｂおよび４４Ｃにおいて生成される学習データを処理するのに十分な場合に実現される。もちろん、各通信路が必要なデータを通信できることも必要である。例えば、第２の通信路７２Ｂは、通信速度が速く、ＦＡデバイス４４Ｂおよび４４Ｃにおいて生成される学習データを通信可能な通信速度を有する。
図７の（Ａ）および（Ｂ）は、第１実施形態の製造データ処理システムにおけるＦＡデバイスと学習用サーバの別の接続例を示す。
図７の（Ａ）は、ＦＡデバイス４６において生成される学習データが大きく、それを処理するためにＦＡデバイス４６を処理能力の大きな学習用サーバ５７Ａに接続する。しかし、１本の第１の通信路および１本の第２の通信路では通信速度が不足するため、ＦＡデバイス４６は、２本の第１の通信路７１Ｅおよび７１Ｆと、２個のネットワーク管理装置７６Ａおよび７６Ｂと、２本の第２の通信路７２Ｅおよび７２Ｆと、を介して学習用サーバ５７Ａに接続される。
図７の（Ａ）は、ＦＡデバイス４６において生成される学習データが大きく、それを処理するためにＦＡデバイス４６を処理能力の大きな学習用サーバ５７Ａに接続する。しかし、１本の第１の通信路および１本の第２の通信路では通信速度が不足するため、ＦＡデバイス４６は、２本の第１の通信路７１Ｅおよび７１Ｆと、２個のネットワーク管理装置７６Ａおよび７６Ｂと、２本の第２の通信路７２Ｅおよび７２Ｆと、を介して学習用サーバ５７Ａに接続される。
図７の（Ｂ）は、ＦＡデバイス４８において生成される学習データが大きく、それを処理するために２個の学習用サーバ６０Ａおよび６０Ｂに接続する。第１の通信路７１Ｇは、ＦＡデバイス４８において生成される学習データを通信するのに十分な通信速度を有する。ネットワーク管理装置７８は、学習データを学習用サーバ６０Ａおよび６０Ｂに通信するように、第１の通信路７１Ｇを第２の通信路７２Ｇおよび７２Ｈに接続する。
以上説明したように、第１実施形態の製造データ処理システムにおいては、ＦＡデバイス、第１および第２の通信路、ネットワーク管理装置および学習用サーバの組み合わせを、管理用サーバ５３が、ＦＡデバイスの学習データの生成速度、通信路の通信速度、学習用サーバにおけるデータベースの空き容量、学習器のデータ処理能力を元に決める。したがって、接続例は、図６および図７に示した以外にも各種あり得る。
第１実施形態では、各ＦＡデバイスにおける学習用データの生成速度を元に、管理用サーバは、ＦＡデバイス、通信路、ネットワーク管理装置、学習用サーバ群の組み合わせを決定していたが、ＦＡデバイスが持つ学習用データ量と、学習用サーバのデータベースが持つ未処理の学習用データ量を元に、ＦＡデバイス、通信路、ネットワーク管理装置、学習用サーバ群の組み合わせを決定してもよい。
また、ＦＡデバイス、学習用サーバ、ネットワーク管理装置は、管理用サーバ５３からの問い合わせがなくても、自主的に管理用サーバ５３にデータを通知してもよい。あるいは、管理用サーバ５３がデータ量に関する情報を予め持っていてもよい。
また、学習用サーバで行われる学習器による機械学習が一括分析（バッチ処理）ではなく、逐次分析（リアルタイム処理）の場合は、学習用サーバにデータベースを設けることは不要で、小容量なバッファを経由して、直接ネットワークからの学習用データを学習器が処理してもよい。
また、第１の通信路７１および第２の通信路７２が、自由に有効にしたり、無効にしたりすることが可能な比較的低速度のネットワークである例を説明したが、トークンリングのようなリング状通信ネットワークを使用することもできる。その場合、複数のリング状通信ネットワークを設け、複数のＦＡデバイスおよび複数の学習用サーバのそれぞれは、複数のリング状通信ネットワークに接続され、一部のリング状通信ネットワークをあるＦＡデバイスとある学習用サーバの間の通信専用とするが、残りのＦＡデバイスおよび学習用サーバは、残りのリング状通信ネットワークを利用して通信可能にする。
図８は、本発明の第２実施形態の製造データ処理システムの構成を示す図である。
第２実施形態の製造データ処理システムは、サーバ群２００が、学習用サーバ６３Ａ−６３Ｃと接続される管理用サーバ６６を有することが第１実施形態と異なり、他は第１実施形態と同じである。
第２実施形態の製造データ処理システムは、サーバ群２００が、学習用サーバ６３Ａ−６３Ｃと接続される管理用サーバ６６を有することが第１実施形態と異なり、他は第１実施形態と同じである。
第１実施形態では、管理用サーバは、学習用サーバと同レベルで対等な立場であった。これに対して、第２実施形態では、管理用サーバ６６は、学習用サーバ６３Ａ−６３Ｃの上位にあり、学習用サーバ６３Ａ−６３Ｃ、第２の通信路およびネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃを介してＦＡデバイス群４０の各ＦＡデバイスと通信する。
図９は、本発明の第３実施形態の製造データ処理システムの構成を示す図である。
第３実施形態の製造データ処理システムは、サーバ群３００が、第２の通信路７２を介してネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃに接続される管理用サーバ６７を有し、学習用サーバ６８Ａ−６８Ｃは、管理用サーバ６６を介して第２の通信路７２等に接続されることが第１実施形態と異なり、他は第１実施形態と同じである。
第３実施形態の製造データ処理システムは、サーバ群３００が、第２の通信路７２を介してネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃに接続される管理用サーバ６７を有し、学習用サーバ６８Ａ−６８Ｃは、管理用サーバ６６を介して第２の通信路７２等に接続されることが第１実施形態と異なり、他は第１実施形態と同じである。
第３実施形態では、管理用サーバ６７は、学習用サーバ６８Ａ−６８Ｃの下位にあり、学習用サーバ６８Ａ−６８Ｃは、管理用サーバ６７、第２の通信路７２、ネットワーク管理装置７３Ａ−７３Ｃおよび第２の通信路７１を介してＦＡデバイス群４０の各ＦＡデバイスと通信する。
以上の第１から第３実施形態では、ここではサーバ群が学習用サーバを有する例を示したが、学習用サーバの代わりに製造データ解析用サーバを設けて、ＦＡデバイス群４０に含まれるＦＡデバイスの製造データを解析することも可能である。
４１Ａ−４１Ｅ ＦＡデバイス
５０Ａ−５０Ｃ 学習用サーバ
５１Ａ−５１Ｃ データベース
５２Ａ−５２Ｃ 学習器
５３ 管理用サーバ
７１ 第１の通信路
７２ 第２の通信路
７３Ａ−７３Ｃ ネットワーク管理装置
５０Ａ−５０Ｃ 学習用サーバ
５１Ａ−５１Ｃ データベース
５２Ａ−５２Ｃ 学習器
５３ 管理用サーバ
７１ 第１の通信路
７２ 第２の通信路
７３Ａ−７３Ｃ ネットワーク管理装置
Claims (2)
- 複数の製造装置と、前記複数の製造装置に関係する製造データを処理する複数のデータ処理装置と、前記複数の製造装置と前記複数のデータ処理装置の間で前記製造データを通信する複数の通信路と、管理装置と、を有する製造データ処理システムであって、
前記複数のデータ処理装置の少なくとも一部は学習器及びデータベースを有し、
前記管理装置は、前記複数の製造装置のそれぞれに関係する製造データを処理する前記複数のデータ処理装置と、関係する前記製造データを前記複数の製造装置のそれぞれと前記複数のデータ処理装置の間で通信する前記複数の通信路との組み合わせを、前記複数の製造装置の学習データの生成速度、前記複数の通信路の通信速度、前記データベースの空き容量、および前記学習器のデータ処理能力に基づいて決定する、ことを特徴とする製造データ処理システム。 - 前記複数の通信路の接続を切り替えるネットワーク管理装置をさらに有する請求項１に記載の製造データ処理システム。
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